Uydu verileri ve görüntü segmentasyonu yöntemi kullanılarak kızılçamda (Pinus brutia ten.) meşcere hacminin kestirilmesi
Growing stock estimation by using satellite data and image segmentation method in calabrian pine (Pinus brutia ten.) forest
- Tez No: 185114
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. İBRAHİM ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
ÖZETYüksek Lisans TeziUYDU VERİLERİ ve GÖRÜNTÜ SEGMENTASYONU YÖNTEMİKULLANILARAK KIZILÇAMDA (Pinus brutia Ten.) MEŞCEREHACMİNİN KESTİRİLMESİAhmet MERTSüleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri EnstitüsüOrman Mühendisliği Anabilim DalıProf. Dr. Ünal ASANJuri:Yrd. Doç. Dr. Ramazan ÖZÇELİKYrd. Doç. Dr. İbrahim ÖZDEMİR (Danışman)Yersel yöntemlerle meşcere hacmini belirlemek çok zaman alıcı ve masraflıdır.Uzaktan algılama verileri ile yersel ölçmeler birleştirilerek envanter masraflarıazaltılabilir. Orman envanterinde bunu gerçekleştirmenin yollarından birisi regresyontahminidir. Bunun için uzaktan algılama verisinden kolay ölçülebilen özellikler ilehacim arasında güçlü bir istatistiksel ilişki olması gerekmektedir. Bu çalışmada,Antalya yöresinde seçilen bir Kızılçam ormanında, uydu verilerinden çıkartılanözellikler ile meşcere hacmi arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Uydu verilerindenspektral ve mekansal özelliklerin çıkartılmasında farklı görüntü segmentasyonuteknikleri kullanılmıştır. İlk olarak, segmentlerin gövde hacmi ile segmenti oluşturanpiksellerin parlaklık değerleri arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Parlaklık değerleri0,61 m çözünürlüklü Quickbird ve 30 m çözünürlüklü Landsat ETM+ görüntülerininorijinal bantları ile oluşturulan bitki indekslerinden elde edilmiştir. İkinci olaraksegmentlerin hacmi ile Quickbird görüntüsünden, ölçülen segmente ait ağaçlarınortalama gölge boyu arasındaki ilişkiler ortaya konmuştur. Regresyon analizlerinegöre; hacim ile her iki uydu verisinden çıkartılan parlaklık değerleri arasındakiilişkilerde ulaşılan en yüksek korelasyon katsayısı 0,52'dir. Öte yandan hacim ilegölge boyu arasındaki kurulan regresyon modellerinde en yüksek korelasyonkatsayısı 0,77 olarak hesaplanmıştır. Çalışmanın sonuçları; i) kullanılan uyduverilerinin spektral özelliklerinin hacim tahmininde kullanılamayacağını, ii)Quickbird uydu görüntüsünden ölçülen gölge boyunun ise hacim tahmini içingüvenilir bir yardımcı değişken olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACTM.Sc. ThesisGROWING STOCK ESTIMATION BY USING SATELLITE DATA ANDIMAGE SEGMENTATION METHOD IN CALABRIAN PINE (Pinus brutiaTen.) FORESTAhmet MERTSüleyman Demirel University Graduate School of Applied and Natural SciencesDepartment of Forestry EngineeringThesis Committee: Prof. Dr. Ünal ASANAsst. Prof. Ramazan ÖZÇELİKAsst. Prof. İbrahim ÖZDEMİR (Supervisor)Estimating growing stock by means of terrestrial method is expensive and timeconsuming. Inventory costs can be reduced by combining remotely sensed data andterrestrial measurements. One of the methods that combine these data sets isregression estimator in forest inventory. For this, there should be a statistically strongrelation between the features easily measured from remotely sensed data and volumedetermined in field. This study investigates the relationships between field measuredstem volume and the features extracted from satellite data in a Brutian pine forestselected in Antalya region. Various image segmentation techniques were used in theextraction of the features from satellite data. Firstly, the relations between stemvolume of the segments and brightness values of the pixels that compose thesesegments were investigated. The brightness values were obtained from the originalbands and vegetation indexes of Quickbird imagery with a 0.61 m resolution andLandsat ETM+ with a 30 m resolution. Secondly, the relations between stem volumeand mean shadow lengths of the segments which are measured from Quickbirdimage were also explored. According to the regression analyses, the best model forstem volume using brightness values resulted in a correlation coefficient of 0.52. Themodel for stem volume using shadow length resulted in a correlation coefficient of0.77. The results showed that i) the spectral characteristics of the satellite data used isnot an appropriate auxiliary parameter for estimating stem volume, ii) the shadowlength measured from pan-sharpened Quickbird imagery, on the other hand, can besuitable for the estimation of stem volume in Brutian pine forests.2006, 58 pagesiv
Benzer Tezler
- Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti
Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology
ASLI SABUNCU
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- Uzaktan algılama verileri kullanarak derin öğrenmeye dayalı arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritalama modeli geliştirme
Developing a deep learning-based land use and land cover mapping model using remote sensing data
ŞAZİYE ÖZGE ATİK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER
- Determination of spatial distributions of greenhouses using satellite images and object-based image analysis approach
Nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ve uydu görüntüleri kullanılarak seraların mekansal dağılımının belirlenmesi
GİZEM ŞENEL
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
PROF. DR. MANUEL ANGEL AGUILAR TORRES
- A statistical framework for degraded underwater video generation
Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı
SERKAN ŞATAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Semantic segmentation of UAV images in archaeological sites using deep learning
Arkeolojik alanlardaki İHA görüntülerinin derin öğrenme yardımıyla anlamsal segmentasyonu
DAMLA KUMBASAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER